Segurança da IA: encriptação totalmente homomórfica ou成解决方案
Recentemente, um sistema de IA chamado Manus obteve resultados inovadores nos testes de benchmark GAIA, superando modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Manus demonstrou a capacidade de realizar tarefas complexas de forma independente, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas. Em comparação com sistemas tradicionais, Manus se destacou na decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado de memória aprimorado. Ele pode dividir grandes tarefas em várias subtarefas executáveis, processar diferentes tipos de dados e melhorar continuamente a eficiência e a precisão da tomada de decisões por meio de aprendizado por reforço.
O progresso do Manus reacendeu a discussão na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: será que devemos avançar em direção à inteligência artificial geral (AGI) ou permitir que sistemas multiagentes (MAS) dominem a colaboração? Este debate reflete, na essência, a questão central de como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais próxima a inteligência unitária estiver da AGI, maior será o risco de falta de transparência em seu processo de tomada de decisão; e embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode também perder oportunidades cruciais de decisão devido a atrasos na comunicação.
O desenvolvimento do Manus também destaca os riscos de segurança inerentes aos sistemas de IA. Por exemplo, em cenários de saúde, pode envolver dados genéticos sensíveis de pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações financeiras não divulgadas de empresas. Além disso, os sistemas de IA podem ter preconceitos algorítmicos, como sugestões salariais injustas para determinados grupos durante o processo de recrutamento. Há também o risco de ataques adversariais, onde hackers podem enganar o julgamento dos sistemas de IA por meio de métodos especiais.
Esses desafios destacam uma tendência preocupante: quanto mais inteligente o sistema de IA, maior a sua superfície de ataque potencial.
No campo do Web3, a segurança tem sido um ponto central de preocupação. Atualmente, diversas técnicas de encriptação foram desenvolvidas para enfrentar esses desafios:
Modelo de segurança de zero confiança: Este modelo exige uma verificação e autorização rigorosas para cada pedido de acesso, não confiando em nenhum dispositivo por padrão.
Identidade descentralizada (DID): Este é um novo padrão de identidade digital descentralizada que não depende de sistemas de registro centralizados.
encriptação totalmente homomórfica (FHE): esta é uma tecnologia de encriptação avançada que permite calcular dados em estado encriptado, sem a necessidade de os descriptografar.
A encriptação totalmente homomórfica é considerada uma ferramenta importante para resolver problemas de segurança na era da IA. Ela pode desempenhar um papel nas seguintes áreas:
Nível de dados: toda a informação inserida pelo utilizador pode ser processada em estado de encriptação, nem mesmo o próprio sistema de IA consegue decifrar os dados originais.
Nível algorítmico: através da FHE, é possível realizar "treinamento de modelos encriptados", onde nem mesmo os desenvolvedores podem observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes de IA pode utilizar encriptação de limite, mesmo que um único nó seja comprometido, não resultará na divulgação global de dados.
No ecossistema Web3, já existem vários projetos dedicados a explorar essas tecnologias de segurança. Por exemplo, a uPort lançou uma solução de identidade descentralizada em 2017, e a NKN lançou a mainnet baseada em um modelo de zero confiança em 2019. E no campo da encriptação totalmente homomórfica, a Mind Network é o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet e estabeleceu parcerias com várias instituições conhecidas.
Com o avanço da tecnologia de IA em direção a níveis de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer sistemas de defesa robustos. A encriptação totalmente homomórfica não só pode resolver os problemas de segurança atuais, mas também preparar o caminho para uma era de IA mais poderosa. No caminho para a AGI, a FHE pode ser não apenas uma opção, mas uma condição necessária para garantir o funcionamento seguro dos sistemas de IA.
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encriptação totalmente homomórfica FHE: soluções Web3 sob os desafios da Segurança da IA
Segurança da IA: encriptação totalmente homomórfica ou成解决方案
Recentemente, um sistema de IA chamado Manus obteve resultados inovadores nos testes de benchmark GAIA, superando modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Manus demonstrou a capacidade de realizar tarefas complexas de forma independente, como negociações comerciais internacionais, envolvendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas. Em comparação com sistemas tradicionais, Manus se destacou na decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizado de memória aprimorado. Ele pode dividir grandes tarefas em várias subtarefas executáveis, processar diferentes tipos de dados e melhorar continuamente a eficiência e a precisão da tomada de decisões por meio de aprendizado por reforço.
O progresso do Manus reacendeu a discussão na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: será que devemos avançar em direção à inteligência artificial geral (AGI) ou permitir que sistemas multiagentes (MAS) dominem a colaboração? Este debate reflete, na essência, a questão central de como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais próxima a inteligência unitária estiver da AGI, maior será o risco de falta de transparência em seu processo de tomada de decisão; e embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode também perder oportunidades cruciais de decisão devido a atrasos na comunicação.
O desenvolvimento do Manus também destaca os riscos de segurança inerentes aos sistemas de IA. Por exemplo, em cenários de saúde, pode envolver dados genéticos sensíveis de pacientes; em negociações financeiras, pode envolver informações financeiras não divulgadas de empresas. Além disso, os sistemas de IA podem ter preconceitos algorítmicos, como sugestões salariais injustas para determinados grupos durante o processo de recrutamento. Há também o risco de ataques adversariais, onde hackers podem enganar o julgamento dos sistemas de IA por meio de métodos especiais.
Esses desafios destacam uma tendência preocupante: quanto mais inteligente o sistema de IA, maior a sua superfície de ataque potencial.
No campo do Web3, a segurança tem sido um ponto central de preocupação. Atualmente, diversas técnicas de encriptação foram desenvolvidas para enfrentar esses desafios:
Modelo de segurança de zero confiança: Este modelo exige uma verificação e autorização rigorosas para cada pedido de acesso, não confiando em nenhum dispositivo por padrão.
Identidade descentralizada (DID): Este é um novo padrão de identidade digital descentralizada que não depende de sistemas de registro centralizados.
encriptação totalmente homomórfica (FHE): esta é uma tecnologia de encriptação avançada que permite calcular dados em estado encriptado, sem a necessidade de os descriptografar.
A encriptação totalmente homomórfica é considerada uma ferramenta importante para resolver problemas de segurança na era da IA. Ela pode desempenhar um papel nas seguintes áreas:
Nível de dados: toda a informação inserida pelo utilizador pode ser processada em estado de encriptação, nem mesmo o próprio sistema de IA consegue decifrar os dados originais.
Nível algorítmico: através da FHE, é possível realizar "treinamento de modelos encriptados", onde nem mesmo os desenvolvedores podem observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes de IA pode utilizar encriptação de limite, mesmo que um único nó seja comprometido, não resultará na divulgação global de dados.
No ecossistema Web3, já existem vários projetos dedicados a explorar essas tecnologias de segurança. Por exemplo, a uPort lançou uma solução de identidade descentralizada em 2017, e a NKN lançou a mainnet baseada em um modelo de zero confiança em 2019. E no campo da encriptação totalmente homomórfica, a Mind Network é o primeiro projeto FHE a ser lançado na mainnet e estabeleceu parcerias com várias instituições conhecidas.
Com o avanço da tecnologia de IA em direção a níveis de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer sistemas de defesa robustos. A encriptação totalmente homomórfica não só pode resolver os problemas de segurança atuais, mas também preparar o caminho para uma era de IA mais poderosa. No caminho para a AGI, a FHE pode ser não apenas uma opção, mas uma condição necessária para garantir o funcionamento seguro dos sistemas de IA.